一种新的初始对准滤波方法

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卡尔曼滤波在捷联惯导系统初始对准中的应用

ｏｌｉｌｙｎｈａｄｒｎｔｍｅｔ，ｄｃｅｓｎｈｉｎｉｎｏｅｅｕｔｎｆｋｍａｌｒＯｄｃｅｓｎｎｙｓｍｐｉｉｇｔｅｈｒｗａｅｉｓｒｆｕｎｓｅｒａｉｇｔｅｄｍｅｓｏｆｔｑａｉｓｏａｎｆｔ，Ｓｅｒａｉｇｈｏｌｉｅ
捷联惯性导航系统中。关键词：卡尔曼滤波；捷联惯导系统；初始对准；加速度计
中图分类号：２９３Ｖ４．２文献标识码：Ａ
ＡｐｌａｉｎｏｌａｉｅｎｔｌｉｎｅｔｏｔａｄｗｎＩｐｉｔｆＫａｍｎＦｌｒｉＩｉａｇｍｎｆＳｒｐｏＮＳｃｏｔｎｉＡｌ
ＺＨＯｎ，ＵＫａｇＹＡＮＪａｉｎ—ｇｏｕ
（ｕｏａｉｏｅｅｏｏｈｅｔｎＰｌｅｈｉｎｅｓｙＸ ’ｎＳａｘ７０７，ｈａＡｔｍｔｎＣｌｇｆｒｗｓｒｏｔｎｃＵｉｒｔ，ｉａｈｎｉ１０２Ｃｉ）ｏｌＮｔｅｙｃａｌｖｉｎ
维普资讯
第２卷第９５期
文章编号：０６－９４（０８００４１０３８２０）９－０６—０４
计
算
机
仿
真
２８月０年９ பைடு நூலகம் ０
卡尔曼滤波在捷联导系始对准中的应用惯统初
周亢，闫建国
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ａｅｎｔｅａｐｉａｉｎｏａｍａｉｅｎｉｉａｌｎｎｆｓｒｐｏＮＳ，ｔｅｍｅｈｄｏａｍａＢｓｄｏｐｌｔｆｋｌｎｆｔｒｉｎｔｌａｉｍｅｔｏｔｄｗｎＩｈｃｏｌｉｇａｈｔｏｆｋｌｎｓａｅｅｕｔｏｎｂｅｖｔｎｅｕｔｎ’ ｏｓｒｃｉｎｗｓａａｙｅ．Ａｃｏｄｎｅｐｎｉｌｎｔｏｎｔｅｉ－ｔｔｑａｉｎａｄｏｓｒａｉｑａｉｏｏＳｃｎｔｕｔａｎｚｄｏｌｃｒｉｇｔｔｒｃｐｅａｄｍｅｈｄｉｎｏｈｉｈｉａｌｎｎｆｓｒｐｏＮＳ，ｂｓｄＯｈｌｓｉｔｏｔａｉｍｅｔｏｔａｄｗｎＩｉｌｇａｅＵｔｅｃａｓｃｍｅｄ，ａｎｗｔｏｓｒｓａｃｅ．Ｔｉｙｕｉｚｓｔｅｈｅｍｅｈｄｗａｅｅｒｈｄｈｓｗａｔｉｅｈｌａｃｌｒｍｅｅｓ’ｏｔｕｓａｂｅｖｎａｕｓｄｒｃｌ，ｄｃｅｓｓｔｅｎｍｂｒｏｅｖｒａｌｓｉｈｑａｉｎ，ｔｕｏｃｅｅｏｔｒｕｐｔｓｏｓｒｉｇｖｌｅｉｔｅｙｅｒａｅｈｕｅｆｈａｂｅｎｔｅｅｕｔｓｈｓｎｔｔｉｏ

基于Potter算法的水下航行器动基座初始对准滤波方法

能会出现估计效果差的情况；滤波时并未考虑 ⑧
加速度计和陀螺仪带来的系统激励噪声。与文献只考虑水平通道，忽略地向速度的影响，并根据（）～（）可以得到如下误差方程组１式３式
一
［］同，１不首先本文所建立的误差模型尽可能地不忽略简化运动参数从而体现系统的动基座特性。其次本文提出的速度、态匹配的对准滤波方法通过增姿
中图分类号：６．２Ｕ６６１
初始对准的精度直接影响着捷联惯性导航系统
（Ｉ）ＳＮＳ的精度，因此初始对准技术是ＳＮＳ的关键Ｉ
动基座对准误差模型的建立
不考虑加速度计安装误差以及刻度系数误差
的估计时间较长，度较低。文献Ｅ］出了一种快精１提
速对准的方法准确而快速地估计出方位失准角。该
方法利用低通滤波后的东向失准角ｊ５Ｅ和北向失准
不考虑陀螺安装误差以及刻度系数误差ＳＮＩＳ
的姿态误差方程的矢量形式为
基于Ｐｔｅ算法的水下航行器动基座ｏｔｒ初始对准滤波方法
刘明雍，赵豪
（西北工业大学航海学院。陕西西安７０７）１０２
摘
要：究了水下航行器动基座对准问题。研建立了动基座对准误差模型。对准时利用ＧＰ在Ｓ提供
的速度和姿态信息进行辅助对准，用速度、态匹配的对准方式，采姿建立了系统的观测方程。当考虑

组合导航初始对准无迹粒子滤波算法

ｌｔｎｒｓｌｓｏｈｔｈｌｎｅｔｃｕａｙｉ５ｆｒｓｉｃｉｎｍｌｊｓｎｎｌｅｒｒ２ｏｔｉｃａｉｅｕｔｈｗｓｔａｅａｇｏｔｉｍｎｃｒｃｔｒｔａｕｔｔｇｅｒｏ．ｎｒｄｒ — ａｓｏｅｄｅｏａｄｍｅａａｈｅ
ａｉａｉｙｔｍｎｖｇｔｎｓｓｅ（ＳＮＳ）ＩｓｓｔｅＧＰＳｍｅｓｒｍｅｔｏｈｅｏｉｔｈｎＯａｈｅｅｉｉａｌｎｅｔｏＩ．ｔｅｈｕａｕｅｎｓｆｒｔｅｖｌｃｔｍａｃｉｇｔｃｉｖｔｌｉｍｎ．ｙｎｉａｇＰａｔｌｉｅａｌａｄｅｎｎｉｅｒａｄｎｎＧａｓｉｎｐｏｌｍｓｗｉｈｕｎｉｔ，ｕｔｓｉａｏｘｓｉｒｉｅｆｔｒＣｌｈｎｌｏｌａｎｏ－ｕｓａｒｂｅｔｏｔａｙｌｓｂｔｉｔｌｓｓｍｅｅｉｔｎｃｌｎｍｉｌｈｇ
０引言
方式是Ｋａｎ滤波，系统模型和噪声统计特性ｌｍａ在
精确已知，噪声假设为高斯噪声的情况下，可以获得ＩｓＧｓ以捷联惯导系统（Ｉ）全球定位系统（Ｓ最优估计。在实际的ｓＮ／Ｐ组合导航系统中存ＳＮＳ和ＧＰ）导ｌｍａ构造的组合导航系统是导航中最主要的组合方式。在各种不确定因素，致Ｋａｎ滤波估计精度降严重时会出现滤波发散Ｌ。２Ｊ两个系统各有优缺点，在误差传播性能上正好是低，但
达到东向失准角误差为５，向失准角误差为２，北方位失准角误差为６。

捷联式惯导系统初始对准方法研究

捷联式惯导系统初始对准方法研究一、本文概述随着导航技术的不断发展，捷联式惯导系统（StrapdownInertial Navigation System, SINS）已成为现代导航领域的重要分支。

由于其具有自主性强、隐蔽性好、不受外界电磁干扰等优点，被广泛应用于军事、航空、航天、航海等领域。

然而，捷联式惯导系统的初始对准问题是其实际应用中的一大难题。

初始对准精度的高低直接影响到系统的导航精度和稳定性。

因此，研究捷联式惯导系统的初始对准方法具有重要意义。

本文旨在深入研究和探讨捷联式惯导系统的初始对准方法。

对捷联式惯导系统的基本原理和组成进行简要介绍，为后续研究奠定基础。

对初始对准的定义、目的和重要性进行阐述，明确研究的重要性和方向。

接着，重点分析现有初始对准方法的优缺点，包括传统的静基座对准、动基座对准以及近年来兴起的智能对准方法等。

在此基础上，提出一种新型的初始对准方法，并对其进行详细的理论分析和仿真验证。

通过实验验证所提方法的有效性和优越性，为捷联式惯导系统的实际应用提供有力支持。

本文的研究内容对于提高捷联式惯导系统的初始对准精度、增强其导航性能和稳定性具有重要意义。

所提出的新型初始对准方法有望为相关领域的研究提供新的思路和方向。

二、捷联式惯导系统初始对准理论基础捷联式惯导系统（Strapdown Inertial Navigation System，SINS）的初始对准是其正常工作的前提，对于提高导航精度和长期稳定性具有重要意义。

初始对准的主要目的是确定惯导系统载体在导航坐标系中的初始姿态，以便为后续的导航计算提供准确的基准。

捷联式惯导系统的初始对准过程涉及多个理论基础知识，包括载体运动学、动力学模型、误差分析以及滤波算法等。

载体运动学模型描述了载体在三维空间中的姿态、速度和位置变化，是初始对准过程中姿态解算的基础。

动力学模型则用于描述载体在受到外力作用下的动态行为，为误差分析提供了依据。

在初始对准过程中，误差分析是至关重要的。

卡尔曼滤波与组合导航原理—初始对准

.
27
2.3 惯导系统的误差方程
静基座初始对准时，位置和垂直方向速度可准确知道惯导系统的误差方程可简化为：
rN 0 siL n L
1
0
0
0
0
0 rN 0
rE
rV D N
sL iL nc0oLsc0oLs
g/R 0
0
0 0 0
1
0
(2)siL n
0
1 L
0
0
0
0
0
fD
0 rE 0
0 fE
rV D N
惯导系统的Ψ角误差方程：
惯导系统的误差模型可由下列3个基本方程表示：
V V f g
r rV
（2.3.1）
• δV、r和Ψ分别为速度、位置和姿态矢量
• Ω为地球自转角速度
• ω为导航坐标系相对惯性坐标系的角速度矢量
• ▽是加速度计常值偏值，ε是陀螺常值漂移
• f是比力，△g是重力矢量计算误差，
静基座条件下速度误差方程：
速度误差定义为计算速度与真实速度之差
V N 2 sL iV E n E g N
V E 2 sL iV n N N g E
静基座条件下位置误差方程：
（2.3.9）
L
1 R
VN
VE secL
R
.
32
2.3 惯导系统的误差方程
最终可得，平台惯导系统的Φ角误差方程：不考虑δλ平台惯导系统的Φ角误差方程可简化为：
可以证明两种模型是等价的！
.
23
2.3 惯导系统的误差方程
描述惯导系统误差特性的微分方程可分为：
两种
平动误差方程表示形式
变量取为位置误差变量取为速度误差

基于自适应多重渐消因子卡尔曼滤波的SINS初始对准方法

ｔｉｏｎｃｏｖａｒｉａｎｃｅｅｓｔｉｍａｔｏｒｏｆｔｈｅｆａｄｉｎｇｍｅｍｏｒｙｉｎｄｅｘｗｅｉｇｈｔｉｎｇｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｃｏｖａｒｉａｎｃｅｅｓｔｉｍａｔｏｒ．
ＳＩＮＳｉｎｉｔｉａｌａｌｉｇｎｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｍｕｌｔｉｐｌｅ
ｆａｄｉｎｇｆａｃｔｏｒｓＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ
103969jissn1001506x20170324犛犐犖犛犻狀犻狋犻犪犾犪犾犻犵狀犿犲狀狋犿犲狋犺狅犱犫犪狊犲犱狅狀犪犱犪狆狋犻狏犲犿狌犾狋犻狆犾犲犳犪犱犻狀犵犳犪犮狋狅狉狊犓犪犾犿犪狀犳犻犾狋犲狉xuehaijianguoxiaosongzhouzhaofa犛狋犪狋犲犓犲狔犇犻狊犮犻狆犾犻狀犲犔犪犫狅狉犪狋狅狉狔狅犳犃狉犿犪犿犲狀狋犔犪狌狀犮犺犜犺犲狅狉狔犪狀犱犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔狋犺犲犛犲犮狅狀犱犃狉狋犻犾犾犲狉狔犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔犡犻犪狀710025犆犺犻狀犪犃犫狊狋狉犪犮狋
的多重渐消因子卡尔曼滤波算法。该算法通过一个基于渐消记忆指数加权的新息协方差估计器来计算新息协方差估计值，并依此引入多重渐消因子对预测误差协方差阵进行调整，使得各滤波通道具有不同的调节能力，克服了单渐消因子对多变量跟踪能力差的局限性，从而提高滤波算法的精度和鲁棒性。仿真和试验结果表明，新算法

一种动基座下联合滤波初始对准方法

一种动基座下联合滤波初始对准方法
动基座下联合滤波（JBF）是一种常见的控制方法，在这个过程中需要对传感器获取数据进行初始对准。

以下是一种动基座下JBF 初始对准方法的步骤：
1. 安装传感器：首先，将惯性导航系统（IMU）安装到动基座上，并使用固定件进行安装。

2. 创建坐标系：然后，在基座上创建一个与惯性导航系统坐标系平行的参考坐标系，通常称为“世界坐标系”。

3. 进行静态测量：将整个系统置于静态位置，并记录三个方向上的陀螺仪和加速度计输出的数据，以确定系统在参考坐标系中的偏移量。

4. 执行初始对准计算：将记录的偏移数据输入到初始对准算法中，例如Kalman滤波或扩展卡尔曼滤波，以计算出角度、速度和位置估计值。

计算的结果应该反馈到控制系统中，以减小误差。

5. 调整偏移：如果存在计算误差，可以通过逐步调整偏移值并重新执行对准计算来优化系统的表现。

基于矩阵卡尔曼滤波的捷联惯导初始对准算法

基于矩阵卡尔曼滤波的捷联惯导初始对准算法
捷联惯导初始对准算法是一种基于矩阵卡尔曼滤波的高精度的惯导初始对准算法。

它是一种先进的、高效的应用于初始对准的滤波技术，应用于惯性导航系统初始对准。

它能够实现与惯导导航系统互补度高的高精度初始对准，能够在最短的时间内完成初始对准过程，而不幸平整受到静止不动传感器环境下初始对准时可能会出现的误差。

捷联惯导初始对准算法使用矩阵卡尔曼滤波器来实现惯性导航系统的初始对准程序。

它通过滤波器的三个输入，即惯性状态在轴的无功力转角，动力转角以及时间戳来更新滤波器内部的状态变量。

经过滤波器的更新，可以更准确的估计出惯性导航系统的部件的状态。

捷联惯导初始对准算法采用的是自适应滤波器以得到最佳的估计结果，滤波器使用不同参数，依据惯性状态变化进行更新，以实现最佳估计效果。

算法采用时间戳与惯性状态变化来校正滤波器估计值，以提高算法的准确度，这使得捷联惯导初始对准算法成为高效的惯性导航系统初始对准方法。

从整个初始对准过程来看，捷联惯导初始对准算法比传统惯性导航系统的初始对准方法提供了更高精度的估计结果，并且能够在较短的时间内完成初始对准工作，在很大程度上减少了初始对准所耗费的时间，有效地缩短了惯性导航系统可用性时间。

一种新的舰载机惯导初始自对准方法

一种新的舰载机惯导初始自对准方法
王勇军;徐景硕;李路苹
【期刊名称】《测控技术》
【年(卷),期】2013(032)011
【摘要】由于自对准技术不依赖于惯导系统本身以外的任何信息,因而是舰载机惯导系统初始对准的首选方案.由于受海况等因素影响,系泊条件下的舰体会产生大幅摇摆,致使舰载机惯导自对准中滤波的量测值会产生较大的不确定性量测干扰,从而可能导致卡尔曼滤波器发散和对准精度低等问题.鉴于此,建立了舰船系泊下舰载机捷联惯导自主精对准状态空间模型,设计了一种基于H∞滤波的舰载机惯导自对准新方法.仿真结果表明,基于H∞滤波的自对准方法在保证系统鲁棒性的同时,不但可以估计出姿态误差角误差,还可以估计出陀螺常值漂移和加速度计常值偏置误差,并可以获得较好的快速性,水平精度在2′以内,方位精度在10′左右.
【总页数】4页(P147-150)
【作者】王勇军;徐景硕;李路苹
【作者单位】海军航空工程学院青岛校区,山东青岛266041;海军航空工程学院青岛校区,山东青岛266041;南昌航空大学信息工程学院,江西南昌330063
【正文语种】中文
【中图分类】V249.32+2
【相关文献】
1.舰船等速下舰载机捷联惯导粗对准方法研究 [J], 肖支才;王勇军;王义冬;韩昕锋
2.一种新的捷联惯导快速对准方法 [J], 黄湘远;汤霞清;郭理彬
3.一种新的捷联惯导快速双位置对准方法 [J], 周绍磊;吴修振;徐海刚;刘冲
4.基于H∞滤波的舰载机惯导海上自对准方法 [J], 王勇军;徐景硕;袁涛
5.舰载机惯导系统快速传递对准方法建模与仿真 [J], 王希彬;赵国荣;高青伟
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一种改进的粒子滤波算法在SINS初始对准中的应用

一种改进的粒子滤波算法在SINS初始对准中的应用徐晓苏;刘心雨【摘要】在实际工程环境中，针对捷联惯导系统（SINS）大失准角初始对准中噪声统计特性未知的问题，设计了一种基于H滤波算法的鲁棒无迹粒子滤波算法（RUPF）。

通过将无迹卡尔曼滤波算法（UKF）和鲁棒环节引入到粒子滤波(PF)的重要性密度函数中，得到了 RUPF 算法，提高了算法的鲁棒性。

通过半物理实验，将 RUPF 算法与无迹粒子滤波算法（UPF）在 SINS 静基座大失准角对准中的性能进行了比较，在不同实验条件下，航向失准角精度至少提高了40%，对准精度优于0.05°，对准时间减少了约50 s。

实验结果表明，RUPF 算法可以以较高的精度和较快的速度完成大失准角初始对准，且对准精度和对准速度均优于UPF算法。

%In real engineering environments, the noise statistical characteristics are unknown in the initial alignment of SINS with large misalignment angle. To solve this problem, a RUPF algorithm is designed based onH filtering algorithm. By combining UKF algorithm and robust link into importance density function in PF, the RUPF algorithm is obtained to improve the robustness of this algorithm. By means of emi-physical experiment, the filter performance of RUPF and UPF in SINS initial alignment on a static base is compared with that of large misalignment angles under various experimental conditions, which show that the accuracy of heading misalignment is increased by at least 40%, the alignment accuracy is better than 0.05°, and the alignment time is reduced about 50s. These results show that the RUPF can realize the initial alignment of SINS with largemisalignment angles, whose alignment accuracy and alignment speed are higher than those of UPF.【期刊名称】《中国惯性技术学报》【年(卷),期】2016(024)003【总页数】7页(P299-305)【关键词】鲁棒无迹粒子滤波;捷联惯性导航系统;初始对准;大失准角【作者】徐晓苏;刘心雨【作者单位】微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室，南京 210096; 东南大学仪器科学与工程学院，南京 210096;微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室，南京 210096; 东南大学仪器科学与工程学院，南京 210096【正文语种】中文【中图分类】U666.1在捷联惯性导航（SINS）中，初始对准是一项关键技术，其精度直接影响到惯性导航的精度。

卡尔曼滤波技术在捷联惯导系统初始对准中的应用

36
《装备制造技术》2009 年第 12 期
将加速度计和陀螺漂移扩充为状态变量，可定义状态向量 X 为系统状态矢量:
X1 (t) = XδVE δVN δφ α β γ XT
C C C C
C
C C
11
12
13
C C
C
C
T=
CC
C 21
C212
C23
CC为捷联矩阵。
C
C
C C C C
C
C
C
C 31 32 33 C
徐海岩，祝世兴
（中国民航大学航空工程学院，天津 300300）
摘要：阐述了卡尔曼滤波技术在捷联惯导系统初始对准中的应用，建立了捷联惯导系统初始对准的误差模型和卡尔曼滤波模型观测方程，进行了卡尔曼滤波仿真，并分析了提高采样频率对系统的估计精度和收敛速度的影响。仿真结果表明，此方法算法简单，能有效缩短初始对准时间，对准稳态精度较高，是一种理想的初始对准方案。关键词：捷联惯性导航系统；初始对准；卡尔曼滤波
的克服各种随机误差的影响。卡尔曼滤波技术，因其在硬件设施的配置和软件计算的便捷性上都具有较强的优势，而在精对准技术中被广泛采用。
1 捷联掼导系统误差模型的建立
捷联惯导系统的初始对准过程，包括粗对准和精对准两个阶段。在粗对准阶段，可利用重力矢量 G 和地球自转角速率 ωe 的测量值，直接估算载体坐标系到地理坐标系的变换阵。在精对准阶段，通过处理来自外部传感器的信息，精确估计参考坐标系与真实坐标系之间的小失准角，从而建立起准确的初始变换矩阵。
X2 (t) = X荦x 荦y εx εy εz XT
W(t)为系统噪声矢量:
2 卡尔曼滤波观测方程的建立

卡尔曼滤波快速初始对准技术

3.5.3 捷联惯导系统快速初始对准方法(可能删除)（1）由系统的可观测性分析结果可知，在静基座对准过程中，两个水平失准角收敛速度较快，方位失准角收敛速度很慢，由于系统的可观测性无法提高，因此不能从方位失准角的可观测度上改进加快方位失准角的收敛速度，而直接利用两个水平失准角的快速收敛结果对方位失准角进行估计是一种加快方位角收敛速度的方法，进而提高系统的静基座对准的速度。

根据误差方程式可得捷联惯导系统静基座初始对准误差模型的方程式：2s i n E i e N N E L V g V δωδϕ∙=-+∇ 2sin N ie E E N L V g V δωδϕ∙=-++∇ sin cos sin cos E N U N ie U ie E E ie N E ie U L L L L ϕωϕωξϕϕωξϕϕωξϕ∙∙∙=-+=-+=+利用卡尔曼滤波器对准过程的状态估计，可得E ϕ、N ϕ、U ϕ的稳态误差为E N g δϕ∇=N E g δϕ∇=-cos cos tan E E E D L Lg L ξξδϕ∇=+≈ΩΩ 根据稳态误差方程可知，影响水平失准角误差的主要因素为加速度计的精度，影响方位角误差的主要因素为陀螺的精度，由于目前加速度计器件相较于陀螺发展较快，所以，在初始对准过程中，水平失准角要比方位失准角精度高。

假如用E ϕ、N ϕ的稳态估计值直接估计D ϕ，当E ϕ、N ϕ收敛时，D ϕ一定也会收敛，E ξ不可观测，cos EL ξΩ为稳态误差，由误差第三个式子可得快速初始对准时的方位角误差方程为1()D D N E Nϕϕϕ=Ω+Ω，初始对准过程首先应用卡尔曼滤波器进行系统状态变量的最优估计，由于E ϕ、N ϕ收敛较快会迅速进入稳态，将E ϕ转换到低通数字滤波器后用1()D D N E Nϕϕϕ=Ω+Ω方程对方位角D ϕ进行估计。

（2）快速对准仿真实验分析设置IMU 的相关参数为：加速度计零偏为100ug，随机游走为10ug 陀螺零偏为0.01/h ，随机游走为0.01/h ，假设经过粗对准后提供的姿态初始失准角为[1° 1° 1°]，所处地理纬度为北纬34°，仿真开始后对东向失准角进行低通滤波处理，在70s 后用快速精对准公式对方位角进行估计，此时水平失准角已经趋于稳定，仿真实验结果如下图所示，由图可知方位对准精度为30秒左右。

组合导航初始对准无迹粒子滤波算法

组合导航初始对准无迹粒子滤波算法
傅群忠;薛晓中
【期刊名称】《探测与控制学报》
【年(卷),期】2008(030)003
【摘要】针对GPS/SINS组合导航系统,提出了一种初始对准方案,依靠GPS测量信息进行速度匹配,完成初始对准.粒子滤波虽然不受非高斯、非线性限制,但存在粒子数匮乏、实时性差等问题.该方案采用粒子滤波的改进方法--无迹粒子滤波,来解决对准过程中的非线性问题.仿真结果表明:该方案的对准精度(1σ)可以达到东向失准角误差为5′,北向失准角误差为2′,方位失准角误差为6′.
【总页数】5页(P46-50)
【作者】傅群忠;薛晓中
【作者单位】南京理工大学动力工程学院,江苏,南京,210094;南京理工大学动力工程学院,江苏,南京,210094
【正文语种】中文
【中图分类】U666.12
【相关文献】
1.混沌粒子群优化无迹粒子滤波在组合导航中的应用 [J], 李标;邓天民;陆百川;张仕海
2.无迹粒子滤波在捷联惯导初始对准中的应用研究 [J], 聂琦;赵琳;高伟
3.基于自适应无迹粒子滤波的SINS大方位失准角初始对准 [J], 孙进;徐晓苏;刘义亭;张利斌
4.一种改进的粒子滤波算法在SINS初始对准中的应用 [J], 徐晓苏;刘心雨
5.无迹卡尔曼滤波和无迹粒子滤波在惯导初始对准中的应用对比 [J], 蒋治宇;郭承军
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惯导系统初始对准的次优滤波算法

惯导系统初始对准的次优滤波算法
王丹力;张洪钺;С.И.ГУЪАРЕНКО
【期刊名称】《北京航空航天大学学报》
【年(卷),期】1999(025)004
【摘要】分析了惯导系统(INS)初始对准的动态误差向量方程及其动态误差向量的可观性问题,并研究了按动态误差向量的可观度划分观测子空间.在惯导系统初始对准问题中通过使用变量可观度的概念构造次优卡尔曼估计算法.并用C语言编程实现了初始对准的最优及次优卡尔曼滤波算法.从仿真结果可见次优卡尔曼滤波算法可用于INS初始对准的实用计算中.
【总页数】4页(P418-421)
【作者】王丹力;张洪钺;С.И.ГУЪАРЕНКО
【作者单位】北京航空航天大学,自动控制系;北京航空航天大学,自动控制系;МЭИ Каф.Теоретической Механики
【正文语种】中文
【中图分类】V249.322
【相关文献】
1.传递对准惯导系统的初始对准精度试验估计 [J], 苏身榜
2.最优平滑技术应用于传递对准惯导系统的初始对准精度试验估计 [J], 苏身榜
3.惯导系统初始对准的非线性滤波算法 [J], 王丹力;张洪钺
4.动基座条件下舰载武器捷联惯导系统初始对准研究 [J], 陈春歌; 刘文超
5.H∞控制在空间稳定型惯导系统初始对准中的应用 [J], 付中泽;赵汪洋;王兴岭;王凯
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按照标准ＵＦ的方法推导；２Ｋ）直接利用标准ＵＦ的结果。后一种方法不必对过程模型和观测模型作Ｋ
任何变换，而只是对标准方法构造的Ｓｍ点ｉａ施行一个变换，ｇ对均值和方差的计算也是按照常规的方法，
只是在后面多了一个附加项。本文采用的就是后一种方式。
假设ｎ状态变量ｘ均方差维的值和分别为ｘ和凡。标准的Ｕ方造法基于Ｔ法构算得到的Ｓｍ点ｉａ集ｇ为Ｓ｛０ｌ．ｐｘ，，；，．，：，ｉ，．＝班｝其中，样本点ｘ和加权城为：，
由于ＳＫＦ与ＵＦ在测量更新阶段是形同的，所以二者的区别仅在预测阶段。从式（（和（ＵＫ１２４）））
可以看出，二者的区别是在Ｓｍｉａ点、ｇ相应加权以及后验方差的形式有微小的差别。显然，在标准的
万方数据
第１期
张红梅等：一种新的惯性导航初始对准滤波方法
小一考６，，惯基方［得度差程［，不虑从时由导本程ｌ速误方为］且７可８．
产
ｂ一ＯＣ一）（ｎ九一（ＮＣ＋ＥＵＣ，）ＮｖＵ＝（ｓ１ＥＣｐ几＋ｓ｝）ｇ（ＣＰ（ｓ（）Ｚｊｉ８Ｅ。ｉｐｕＰＯＵＰｉＰ＋Ｏ（ｎＵ＋ＳｎｓＬ
第１卷第１３期
中国惯性技术学报
２０年２月０５
・惯性系统研究与分析。
文章编号：１５６３（０）－０１４０－７４０５１０－０２０００
一种新的惯性导航初始对准滤波方法
张红梅，邓正隆
（哈尔滨工业大学，哈尔滨１００）５０１
摘要：Ｕｓｅｔｎｃｎｅｄ卡尔曼滤波（Ｋ）ＵＦ在算法实现和估计精度方面均优于传统的扩展卡尔曼滤波（Ｋ）但是当系ＥＦ。统状态的维数比较高时，非局部的采样导致估计误差变大，此时需要采用尺度变换模式的ＵＦＫ）Ｋ（ＵＦ方法。文中Ｓ在惯导系统静基座初始对准的非线性滤波问题中引ＳＫ，并入ＵＦ
ＵＦＫ获得之后，对上述方面稍作改动即可得到ＳＫ，而计算量儿乎没有增加，ＵＦＫＵＦＫ与ＥＦ的计算量又是在同一数量阶。关于ＵＦ的递推计算公式，可参见文献【」３．Ｋ２和【１２惯导系统初始对准的非线性误差模型
假设算坐系际理标之间不准为角ＰＮＵ当ＡＰ很理标和实地坐系的对角小度Ａ尹和尹。Ｐ和（计地ＥＥＮ
０引言
初始对准是导统的键之一ｔ准中提到的个重指对准度和速惯性航系关技术［对常ｔｌ。两要标是精对准度。
对准精度直接影响导航的性能，而对准时间的长短也是评价武器性能的一个重要指标。在小角度误差情
况下，静基座初始对准的系统模型为线性的，这时利用卡尔曼滤波技术能够对可观测的系统状态给出最优的估计。但是当方位误差角较大时，系统模型为非线性的，对此系统的滤波一般采用传统的扩展卡尔曼滤波（Ｋ）但是，ＫＥＦ。ＥＦ的线性化误差会降低模型的准确性，随着时间的延长，估计精度难以保证。另外一点也是非常重要的，Ｋ在滤波前必须手动计算非线性模型的ＪｏｉＥＦａｂ矩阵，ｃ对于初始对准那样复杂的模型，这一过程非常繁琐而且极容易出错。
下形式：
ｘ＝０ａｘ一０；ｘ＋（‘ ｘ）
（）１
式，是个的度数为ｓ均和差同班与关为５中ａ一正尺参。使 ’ 值方相， ’城的系［的］．
护‘ ｌｓｅ ‘
城
－－
ｗｅｓｅｔ
Ｗｌｚｌｚｉ＝０ｏ＋一ａａ（ｌ）１ｉ０＃Ｗ／２，ａ
基金项目：武器装备预研基金项目资助收稿日期：２０－２１０４１－１作者简介：张红梅（９３，女，哈尔滨工业大学控制科学与工程系导航制导与控制专业博士生，主要研究方向为非线１７－）
性滤波及其在惯性导航和飞行器姿态确定中的应用。
万方数据
２
中国惯性技术学报
２０年２０５月
Ｊｉ等在上末了新的方法，世纪提出一种滤波ｕｅ人ｌ：称为ＵＦ（ｎｅｅＫｌａＦｔ）法。ＫＥ１ｓｎｄｎｒ方对２Ｕｃｔａ０３ｍｉｌｅ
应用于卫星姿确定［态的１４１和地面车载导［均得到理想的波效果。准的ＵＦ之后，航［５１，滤在标Ｋ提出原作者本
人以及其它学者又提出了一些改进方法。但是，所有这些ＵＦ方法的共同特点是：随着状态空间维数的Ｋ
增加，界定Ｓｍ点的ｉａ球的半径也随着增加。ｇ显然，这时的采样已经不是夕、ｓｅ
ｉ＝０
城
－－
１ ‘ ．Ｉｔ
若
一－
ｗｅｅｓＬ
ｓｅ
，ｘｎｘ，ｉ，ｎ＋＋）＝１２…，（ｘ，Ｊ）（Ｐ
Ｋ十）ｉ／Ｋ，＝０（ｎ２…，１＋）ｉ，２／Ｋ，＝１，ｎ２ｎ（
（）２
给定由式（确定的点和式（确定的加权，则ＳＴ按照如下方式计算其统计特性：１）２）Ｕ
歼ｆ；一［ｌ，ＹｙｘＩｗ一ｉ，Ｙ
（）３（）４
凡＝，，．（一＇＋一２一）ＩＹ艺ＷＹｖ歼ｙ丁（ａ瓦Ｔ（一Ｉ｝＇）１）（一）ｉ｝（Ｙ）丁
ｆｔｒｉｔａｏｔｅ．ｅｓｌｉｄｃｔｔａｔｅｗｉｅｉｂｔｒａｔｅｉｅｗｔｈｔｈＥｌｈｆＫＦＴｒｕｔｎｉｅｔｎｈｅｓａｈｈｅｆｔｒｅｅｔｎＥｌｓｈｈＫＦｉｎ
ｃｎｅｅｃｒｅｅｉａｏｐｃｉ．ｏｖｒｎｅａｄｍｔｎｉｏｇａｎｓｉｒｓｎｔｔｅＫｙｒｓｉｒａｎｖａｏ；ａａｇｍｎｕｓｎｄｌａｆｔ；ｎｅＫｌａｆｔｅｗｄ：ｔｌｉｔｎｉｔｌｎｅｔｎｃｔＫｍｎｅｅｔｄｄｍｎｅｏｎｉａｇｉｎｉｌｅｉｉ；ｅｅａｉｒｘｌｅａｉｒｌ
惯导系统的初始对准的非线性滤波问题中，状态向量的维数偏高，可以引入ＳＫ来解决这个问题。ＵＦ１尺度变换方式的ＵＦＵＦＫ（Ｋ）Ｓ
ＳＴＵ是对标准Ｕｓｎｄｎｅｅ变换的ｃｔ一种修正形式。这种方法能够对任意分布形式的Ｓｍ点ｉａ进行尺度ｇ
变换，并且能够保持随机变量的均值和方差不变。ＵＦＳＫ可以通过两种方式实现：）１采用辅助随机变量，
ＺＡＧｎ－ｅＤＮＺｎ－ｎｍｉＥＧｅｇｏｇＨＮＨｇ，ｏｈｌ
（ａｉＩｓｔｅｅｈｏｇ，ｂ１００，ｎ）ＨｒｎｔｕｏＴｃｎｌｙＨｒｉ５０１Ｃｉｂｎｉｔｆｏａｎｈａ
ＡｓａｔＵｓｎｄｌａＦｔ（Ｋ）ｎｗｅｎｍｔｄｗｉｉｓｅｏｔｔＥＦｂｔｃｎｃｔＫｍｎｅＵＦｉａｆｒｇｈ，ｃｓｒｒｈＫｒ：ｅｅａｉｒｌｓｉｉｅｏｈｈｕｉｏｅｌｔｐｅｉａｃｍｌｈｅｔｉｅｉａｏｐｃｉ．ｗｅｔｄｅｓｎｔｓｔｉｈｈｎｏｐｓｍｎａｄｓｍｔｎｉｏＢｔｎｉｎｉｏｈｔｅｉ，ｃｉｎｎｔｉｒｓｎｕｈｈｍｏｆａｓｅｅｅｇｅｉａｏｅｏｂｃｍｌｇｒｔｎｎｏａｓｐｓＩｔｓｕｓｎｅｉｓｉｄｓｓｍｔｎｒｅｏｅｅｄｅｏ－ｃｌｌ．ｉｃｃｍｔｃ，ｒｕｅｔｕｅｔｉｒｓｒａｒｕｏｌａｅｎｉｍｈｒａｔｑｒｏｉｅｔＳａｄＦＫ）ＩｔｓｅｔＳＫｉｉｒｕｅｔｔｉｔｌｎｅｔｒｇｈｃｌＵ（ＵＦ．ｈｐｐｒｈＵＦｎｏｃｄｈｎｉａｇｍｎｆｅｎｅｅＫＳｎａ，ｉｅｓｄｔｏｉｌｅａｉｉｉｌｔｐｂｍｓｔｎｒｂｓｏＩＳａｄｍｌｉｉｍｄｔｃｍａｔｐｒｒａｃｏｔｎｗｒｌｏｔｉａａｆ，ａｕｔｎａｅｏｐｒｈｅｏｎｅｈｅｏｅｆｏｙｅＮｎｓａｏｓｏｅｆｍａｉｅｆｅ
移，ｆ为度计的，ｖ为速度计加速输出加漂移。
误差角方程为［８］．
、（ｕＣ＋。‘ 、一ｉ）Ｏ。Ｃ一ｓ（ｓＯ冷・ｎＬ。ｓ（｝ｐｅＡ、（ｏ）ｏ、ｓ＋、一。（ｓ。ｎ卜ｓ，：。半＋、ｉｉｏ一ＬｅＣ
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